Transformer 模型详解 🧠

Transformer 是自然语言处理领域革命性的架构，通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统 RNN 的序列依赖问题，成为现代大模型的基础。以下是核心要点：

1. 核心组成

• 自注意力机制 🔄
  允许模型动态关注输入序列中不同位置的信息，通过 Query-Key-Value 三元组实现。

  

• 位置编码 📍
  为序列添加位置信息，使模型理解词序。例如使用正弦/余弦函数或可学习嵌入。

  

• 前馈网络 📈
  每个位置独立处理，通过多层全连接网络提取特征。

  

2. 应用场景

• 机器翻译 🌍
  如 Google 的 BERT、GPT 系列模型均基于 Transformer 架构。
• 文本生成 💬
  支持长文本的上下文理解，例如聊天机器人和文章摘要工具。
• 多模态任务 🖼️
  可扩展至图像识别（如 Vision Transformer）和语音处理。

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3. 学习资源

• Transformer 原理图解
• 代码实现示例
• 对比 RNN 与 Transformer

本教程旨在提供技术知识，如需进一步探讨，请访问相关链接 😊